一种基于深度学习的儿童听力检测方法及系统

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一种基于深度学习的儿童听力检测方法及系统
申请号:CN202410969007
申请日期:2024-07-19
公开号:CN118512173B
公开日期:2024-10-18
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的儿童听力检测方法及系统,涉及听力检测技术领域,通过应用前向传播算法将数据样本输入到训练好的网络模型中获取姿势预测结果,通过摄像机捕捉受试者的视频帧图像数据,使用POTR模型处理视频帧图像,生成骨骼关键点的距离和角度数据及包含骨骼线的RGB图像,网络模型基于数据集中骨骼关键点的水平值信息对数据集进行设置,并根据RGB图像中的动作分类结果判断是否增加受试者声音反应次数,处理完所有的视频帧图像后,依据受试者的声音反应次数判断是否存在无声音反应风险,判断结果发送至相关人员。该检测系统引入AI辅助儿童行为测听,可以提高儿童行为听力检测的准确性和检测效率。
技术关键词
听力检测方法 视频帧 图像 人体骨骼关键点 传播算法 数据 注意力机制 网络 听力检测系统 姿势 听力检测技术 儿童 姿态估计 摄像机 儿科 坐标 样本 测试模块
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